def cls_draw_bbox(self, output, orig_img): """ 1. predict vehicle's attributes based on bbox of vehicle 2. draw bbox to orig_img """ print("3.2") labels = [] pt_1s = [] pt_2s = [] types=[] directions=[] centers = [] #当前帧的检测框中心点 center_ys=[] classID = [] #当前帧的种类ID

这是一个方法定义的开头，该方法名为`cls_draw_bbox`，接受`self`、`output`和`orig_img`三个参数。该方法的作用可能是根据目标边界框预测目标的属性，并在原始图像上绘制边界框。

在这段代码中，定义了一些空列表（`labels`、`pt_1s`、`pt_2s`、`types`、`directions`、`centers`、`center_ys`和`classID`），用于存储目标属性和边界框的相关信息。

这段代码还打印了一个字符串"3.2"，可能是为了调试或输出提示信息。

然而，这段代码还不完整，缺少后续的代码逻辑。如果你有完整的代码或更多上下文信息，我可以帮助你更好地理解和解决问题。

相关问题

class DoubleFastRCNNOutputLayers(nn.Module): def __init__( self, cfg, input_size, num_classes, cls_agnostic_bbox_reg, box_dim=4 ): super(DoubleFastRCNNOutputLayers, self).__init__() if not isinstance(input_size, int): input_size = np.prod(input_size) self.cls_score = nn.Linear(input_size, num_classes + 1) num_bbox_reg_classes = 1 if cls_agnostic_bbox_reg else num_classes self.bbox_pred = nn.Linear(input_size, num_bbox_reg_classes * box_dim) nn.init.normal_(self.cls_score.weight, std=0.01) nn.init.normal_(self.bbox_pred.weight, std=0.001) for l in [self.cls_score, self.bbox_pred]: nn.init.constant_(l.bias, 0) self._do_cls_dropout = cfg.MODEL.ROI_HEADS.CLS_DROPOUT self._dropout_ratio = cfg.MODEL.ROI_HEADS.DROPOUT_RATIO def forward(self, x_s, x_l): if x_s.dim() > 2: x_s = torch.flatten(x_s, start_dim=1) if x_l.dim() > 2: x_l = torch.flatten(x_l, start_dim=1) proposal_deltas = self.bbox_pred(x_l) if self._do_cls_dropout: x_s = F.dropout(x_s, self._dropout_ratio, training=self.training) scores = self.cls_score(x_s) return scores, proposal_deltas

这段代码是一个双输入的Fast R-CNN输出层的实现，其中包括一个分类得分层和一个边界框回归层。它接受两个输入x_s和x_l，分别代表短边和长边的特征。在前向传播时，它首先对输入进行扁平化处理，然后通过bbox_pred层获得边界框预测值，通过cls_score层获得分类得分。在进行分类得分的计算时，可以进行dropout操作来防止过拟合。最终，返回分类得分和边界框预测值。

class detection: def __init__(self): self.bbox = box() self.classes = int() self.prob = [] self.mask = [] self.objectness = float() self.sort_class = int()

这段代码定义了一个名为`detection`的类，该类包含了以下变量：

- `bbox`: 一个名为`box`的对象，表示检测到的物体的边框；
- `classes`: 一个整型变量，表示检测到的物体的类别；
- `prob`: 一个列表，表示检测到的物体属于每个类别的概率；
- `mask`: 一个列表，表示检测到的物体的掩码；
- `objectness`: 一个浮点型变量，表示检测到的物体的objectness得分；
- `sort_class`: 一个整型变量，表示检测到的物体的类别在所有类别中的排序。